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GoogleはGemini APIに新たな「エージェントスキル」を追加しました。この機能は、AIコーディングアシスタントが直面する知識のギャップを解消し、最新の情報を提供します。テスト結果では、Gemini 3.1 Pro Previewが成功率を28.2%から96.6%へと大幅に向上させました。

GoogleはGeminiの新機能として、ユーザーがChatGPTやClaudeから保存したリマインダーやチャット履歴を簡単にインポートできるようにしました。このプロセスでは、AIアプリからのプロンプトを利用し、情報をGeminiに保存する仕組みが導入されています。

Googleが新たに発表したGemini Embedding 2は、テキスト、画像、動画、音声、ドキュメントを同一のベクトル空間に統合するマルチモーダル埋め込みモデルです。この技術により、異なるメディアタイプ間での比較が容易になり、AIの利用方法が広がる可能性があります。

Google DeepMindが新たに発表したGemini 3.1 Flash-Liteは、従来モデルに比べて大幅に性能が向上しながらも、価格が大きく上昇しました。具体的には、知能指数が34ポイントに達し、処理速度や応答時間も改善されていますが、出力コストは以前の3倍となっています。

GoogleのGemini 3.1 ProがAI分析インデックスでトップを獲得しました。このモデルはコストが半分以下で、複数のカテゴリーで高評価を得ています。この記事では、その詳細と影響を解説します。

GoogleのGemini APIは、短期間でその利用リクエスト数が急激に増加しています。2023年3月には約350億件だったリクエストが、8月には約850億件に達し、わずか5ヶ月でその数が倍増しました。この成長の背景には、春にリリースされたGemini 2.5の影響が大きいと言えるでしょう。

OpenAIが新たに発表したGPT-5.2は、前モデルのGPT-5.1からわずか4週間で多くのベンチマークで改善を見せました。特に、専門的な知識作業において人間の専門家レベルに達したとされています。この記事では、GPT-5.2の性能向上やその影響について詳しく解説します。

GoogleがGeminiアプリ向けに「Deep Think」モードを発表しました。この機能はAIの推論能力を向上させ、複雑な科学的タスクに適したものとなっています。今回のリリースは、他社の新しい数学モデルに対抗する意図も見えます。

GoogleのGemini APIに新たにファイル検索ツールが追加され、開発者は独自の文書をベクトルデータベースを使って検索できるようになりました。この機能はPDFやDOCXなど様々なファイル形式に対応し、企業の内部検索システムやチャットボットでの活用が期待されています。

Googleが発表した月間1.3京トークンの処理量は、実際の使用状況や価値とは異なることが分かります。新しいAIモデルの導入に伴う計算負荷の増加が主な要因であり、環境への影響も懸念されています。